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基于组合LoG滤波方法的轮廓检测
  • ISSN号:1673-629X
  • 期刊名称:计算机技术与发展
  • 时间:2014.9
  • 页码:28-31
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]陕西师范大学计算机科学学院,陕西西安710119, 陕西省语音与图像信息处理重点实验室,陕西西安710072, [2]陕西师范大学计算机科学学院,陕西西安710119, 现代教学技术教育部重点实验室,陕西西安710062, 陕西省语音与图像信息处理重点实验室,陕西西安710072
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61202153);陕西省语音与图像处理重点实验室开放基金项目(sJ2013002);陕西省青年科技新星项目(201Ikjxx17)
  • 相关项目:基于鲁棒相似性测度的含噪图像分割的谱聚类方法
作者: 李晓磊|马苗|
中文摘要:

轮廓检测是计算机视觉领域一个重要问题,目标和背景的纹理和噪声的存在让提取轮廓和保存轮廓完整性变得十分复杂。现有的神经生理学和解剖学研究成果,提供了许多轮廓检测的新方法。文中改进了现有的仿生模型,通过对图像进行不同参数的LoG滤波,并将结果赋予不同的权重,然后组合所有结果来抑制纹理,减弱了纹理和背景中的干扰成分对轮廓提取的影响,增强了目标的轮廓边缘,保留了目标轮廓的完整性。实验结果表明,这种方法有效地抑制了纹理,减少了对目标轮廓完整性的破坏,提高了图像的轮廓检测性能。

英文摘要:

Contour detection is a significant problem of computer vision field. The textures and noises of objects and backgrounds make it harder to get and keep a contour from an image. The anatomy and neurophysiology research results provide a lot of novel contour detec-tion method to solve this problem. In this paper,improve the existing bionic model,use a combination of image convoluted with LoG fil-ters and weight each result to inhibit the texture,weakening the texture and the background interference composition effects on contour ex-traction,enhancing the contour edge of object,making the contour integrated. The experimental results show that this method can inhibit the texture effectively and reduce the damage to the integrity of the target contour,strengthen the contour detection performance of image.

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期刊信息
  • 《计算机技术与发展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:陕西省工业和信息化厅
  • 主办单位:陕西省计算机学会
  • 主编:王守智
  • 地址:西安市雁塔路南段99号
  • 邮编:710054
  • 邮箱:ctad@vip.163.com
  • 电话:029-85522163
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-629X
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1450/TP
  • 邮发代号:52-127
  • 获奖情况:
  • 《CAJ-CD规范》执行优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊
  • 被引量:21263